برنامج إنشاء التعليمات البرمجية المدعوم بالذكاء الاصطناعي: ما هو وكيف يعمل؟

يساعد استخدام حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج الرمز البرمجي للكمبيوتر على تبسيط عملية تطوير البرامج ويجعل من السهل على المطورين باختلاف مستويات مهاراتهم كتابة الرموز البرمجية. يقوم المستخدم بإدخال مطالبة نصية تصف ما يجب أن يفعله الرمز البرمجي، وتقوم أداة تطوير الرموز البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي تلقائيا بإنشاء الرمز. ويمكنه أيضًا تحديث الرموز البرمجية القديمة وترجمة التعليمات البرمجية من لغة برمجة إلى أخرى.

ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي في مجموعة أدوات المطورين، يمكن لهذه الحلول إنتاج توصيات برمجية عالية الجودة استنادًا إلى مدخلات المستخدم. يمكن أن تؤدي اقتراحات الرموز البرمجية التي يتم إنشاؤها تلقائيًا إلى زيادة إنتاجية المطورين وتحسين سير عملهم من خلال توفير إجابات مباشرة، والتعامل مع مهام الترميز الروتينية، وتقليل الحاجة إلى تبديل السياق والحفاظ على الطاقة الذهنية. يمكن أن يساعد أيضا في تحديد أخطاء الترميز والثغرات الأمنية المحتملة.

أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي للترميز ممكنًا بفضل الطفرات الأخيرة في تقنيات نموذج اللغة الكبيرة (LLM) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). حيث يستخدم خوارزميات التعلم العميق والشبكات العصبية الكبيرة المدربة على مجموعات بيانات واسعة من رمز مصدر موجود ومتنوع. ويتم الحصول على الرمز الذي سيتم استخدامه في التدريب بشكل عام من رموز برمجية متاحة للجمهور يتم إنتاجها من خلال المشاريع مفتوحة المصدر.

يقوم المبرمجون بإدخال مطالبات نصية عادية تصف ما يريدون من الرمز البرمجي أن يفعله. تقترح أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مقتطفات من الرمز البرمجي أو وظائف كاملة، مما يعمل على تبسيط عملية الترميز من خلال التعامل مع المهام المتكررة والحد من الترميز اليدوي. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا ترجمة الرمز البرمجي من لغة إلى أخرى، مما يؤدي إلى تبسيط تحويل الرمز أو مشاريع التحديث، مثل تحديث التطبيقات القديمة عن طريق تحويل COBOL إلى Java.

حتى مع زيادة دقة الرموز البرمجية التي تنتجها تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، فإنها قد لا تزال تحتوي على عيوب ويجب مراجعتها وتحريرها وتنقيحها من قبل الأشخاص. تقوم بعض أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي المخصصة للرموز البرمجية بإنشاء اختبارات الوحدات تلقائيًا للمساعدة في ذلك.

يُعد استخدام برنامج إنشاء رموز الذكاء الاصطناعي بشكل عام أمرًا بسيطًا ومتاحًا للعديد من لغات البرمجة وأطر العمل، ويمكن الوصول إليه لكل من المطورين وغير المطورين.

هناك ثلاث فوائد رئيسية لاستخدام أدوات برامج إنشاء رموز التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي:

1. إنه يوفر الوقت من خلال تمكين المطورين من إنشاء الرموز البرمجية بشكل أسرع، مما يقلل من العمل المرتبط بكتابة أسطر التعليمات البرمجية يدويًا ويفرّغ أوقات المطورين للتركيز على العمل ذي القيمة الأعلى.
2. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي اختبار الرمز البرمجي للكمبيوتر وتصحيحه بسرعة وكفاءة.
3. كما يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرموز البرمجية إلى إتاحة تطوير الرموز البرمجية لغير المطورين المتخصصين.

يوفر كل من الذكاء الاصطناعي التوليدي وأدوات الرمز المنخفض وبدون رمز برمجي طرقًا لإنشاء الرموز البرمجية بسرعة. ومع ذلك، تعتمد الأدوات القائمة على الرمز البرمجي المنخفض وبدون رمز برمجي على قوالب ومكتبات مكونات معدة مسبقًا. تمكّن هذه الأدوات الأشخاص الذين لا يتمتعون بمهارات البرمجة من استخدام واجهات مرئية وعناصر تحكم بديهية مثل السحب والإفلات لإنشاء التطبيقات وتعديلها بسرعة وكفاءة بينما تظل الرموز البرمجية الفعلية مخفية في الخلفية.

من ناحية أخرى، لا يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لبرامج التعليمات البرمجية قوالب ومكتبات المكونات. يقرأ البرنامج مطالبات اللغة العادية للمطور ويقترح مقتطفات التعليمات البرمجية من البداية التي ستؤدي إلى النتائج المرجوة.

بينما تستهدف أدوات الرمز المنخفض وبدون رمز بشكل عام غير المطورين ومستخدمي الأعمال، يمكن لكل من المطورين المحترفين والمستخدمين الآخرين استخدام برامج إنشاء الرموز البرمجية القائمة على الذكاء الاصطناعي.

• IBM watsonx Code Assistant: يساعدIBM watsonx Code Assistant المطورين على كتابة التعليمات البرمجية باستخدام التوصيات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن مستوى خبرتهم. يمكن للمطوّرين تقديم الطلبات بلغة بسيطة أو استخدام التعليمات البرمجية المصدرية الحالية لإنشاء التعليمات البرمجية لحالات الاستخدام المستهدفة. جاهزة للاستخدام، يوفر watsonx Code Assistant نماذج مدربة مسبقًا بناءً على لغات برمجة محددة لضمان الثقة والكفاءة في إنشاء رمز دقيق.
• Github Copilot: Github Copilot هو نموذج ذكاء اصطناعي مُدرَّب مسبقًا وأداة لإكمال الرموز البرمجية يكتب الرموز البرمجية بالعديد من اللغات، بما في ذلك JavaScript وGo وPerl وPHP وRuby وSwift وTypeScript، ويعمل مع HTML وCSS. ويستخدم التعلم الآلي لاقتراح الرموز البرمجية استنادًا إلى السياق، ويمكنه تحليل الرموز البرمجية الخاصة بك بحثًا عن الثغرات الأمنية، وهو متاح كملحق لبيئات التطوير المتكاملة (IDEs) مثل Visual Studio Code وVisual Studio وNeovim وJetBrains. يستخدم GitHub Copilot الرموز البرمجية المتاحة للجمهور من مستودعات GitHub ويتم تشغيله بواسطة OpenAI Codex، استنادا إلى GPT-3.
• TabNine: TabNine هو مساعد تعليمات برمجية يعمل بالذكاء الاصطناعي يتعلم من قاعدة التعليمات البرمجية التي يتم العمل عليها ويوفر إكمال التعليمات البرمجية والدردشة وتوليد التعليمات البرمجية في الوقت الفعلي. ويشمل تنسيق التعليمات البرمجية والكشف عن اللغة والتوثيق. يدعم TabNine لغات Java و Python و JavaScript و SQL واللغات الشائعة الأخرى، ويتكامل مع برامج تحرير التعليمات البرمجية مثل VSCode و IntelliJ و PyCharm.
• أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى: تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى Ask Codi وCodeT5 وWPCode وCodeium وCodePal وmutable.ai.

تقوم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي للأغراض العامة مثل ChatGPT من OpenAI و Google BARD أيضا بإنشاء رمز بناء على المطالبات النصية. ChatGPT وBard وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحواري الأخرى عبارة عن أدوات مستقلة وليست مكونات إضافية متكاملة تعمل مباشرةً في بيئات المطور الخاصة.

كما ذكرنا أعلاه، يستخدم IBM watsonx Code Assistant الذكاء الاصطناعي التوليدي للمساعدة على زيادة إنتاجية المطور باستخدام الرموز التي يوصي بها الذكاء الاصطناعي استنادًا إلى مدخلات اللغة الطبيعية أو الرمز المصدر الحالي. وبفضل استخدام watsonx Code Assistant، يمكن للمستخدمين تخفيف عبء التبديل المعرفي وتقليل تعقيد الترميز، ما يتيح لفرق التطوير التركيز على المهام المهمة للغاية.

يوفر watsonx Code Assistant، المصمم خصيصًا لحالات الاستخدام المستهدفة، نماذج مدربة مسبقًا ومنسقة تعتمد على لغات برمجة محددة لضمان الثقة والكفاءة لإنشاء رموز برمجية دقيقة. يسمح لك هذا الحل بتخصيص نماذج الأساس الأساسية باستخدام بيانات التدريب والمعايير وأفضل الممارسات الخاصة بك لتحقيق نتائج مخصصة مع توفير رؤية واضحة لأصل الرموز البرمجية التي تم إنشاؤها.